pandas DataFrame：应用功能到所有列 [英] Pandas DataFrame: apply function to all columns

问题描述

我可以在df的任何列中使用 .map（func），如：

  df = DataFrame（{'a'：[1,2,3,4,5,6]，'b'：[2,3,4,5,6,7]}）
 
 df ['a'] = df ['a']。map（lambda x：x> 1）
  

我也可以：

  df ['a']，df ['b' ] = df ['a']。map（lambda x：x> 1），df ['b']。map（lambda x：x> 1）
  pre> 
 
 
是否有更多的pythonic方式将函数应用于所有列或整个框架（无循环）？​​
解决方案
如果我明白你是正确的，你正在寻找 applymap 方法。
 >>>打印df 
 ABC 
 0 -1 0 0 
 1 -4 3 -1 
 2 -1 0 2 
 3 0 3 2 
 4 1  - 1 0 
>>>>打印df.applymap（lambda x：x> 1）
 ABC 
 0 False False 
 1 False True False 
 2 False False True 
 3 False True True 
 4 False False False 
  
 
I can use .map(func) on any column in a df, like:
df=DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7]})

df['a']=df['a'].map(lambda x: x > 1)
I could also:
df['a'],df['b']=df['a'].map(lambda x: x > 1),df['b'].map(lambda x: x > 1)
Is there a more pythonic way to apply a function to all columns or the entire frame (without a loop)?
解决方案
If I understand you right, you're looking for the applymap method.
>>> print df
   A  B  C
0 -1  0  0
1 -4  3 -1
2 -1  0  2
3  0  3  2
4  1 -1  0
>>> print df.applymap(lambda x: x>1)
       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False   True   True
4  False  False  False


                        
这篇关于 pandas DataFrame：应用功能到所有列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！